Profil personnel
Intérêts de la recherche
Marc Bocquet works in the field of data assimilation, inverse problems, machine learning in the geosciences as well as in environmental statistics. He develops new mathematical methods to better estimate the state of the atmosphere and the ocean or improve our geoscience numerical models, using large sets of observations. Moreover, he applies these methods to dispersion and atmospheric chemical transport models. He is the author of 110 research papers and co-author and co-editor of two books, associate editor for 4 journals, and a fellow of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. He teaches data assimilation and machine learning in the Paris area geoscience master degrees MOCIS and WAPE, of Sorbonne Université, École Polytechnique, École Normale Supérieure, ENSTA and École des Ponts
Empreinte digitale
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Collaborations et principaux domaines de recherche des cinq dernières années
Résultat de recherche
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A probabilistic approach to wildfire spread prediction using a denoising diffusion surrogate model
Yu, W., Ghosh, A., Finn, T. S., Arcucci, R., Bocquet, M. & Cheng, S., 30 janv. 2026, Dans: Geoscientific Model Development. 19, 2, p. 1027-1054 28 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Bridging idealized and operational models: an explainable AI framework for Earth system emulators
Behnoudfar, P., Moser, C., Bocquet, M., Cheng, S. & Chen, N., 1 déc. 2026, Dans: npj Climate and Atmospheric Science. 9, 1, 65.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Ensemble Kalman filter in latent space using a variational autoencoder pair
Pasmans, I., Chen, Y., Sebastian Finn, T., Bocquet, M. & Carrassi, A., 1 janv. 2026, Dans: Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 152, 775, e70070.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Physics-informed neural networks for atmospheric flow modeling of pollutant dispersion in industrial sites
de Villeroché, A., Le Guen, V., Mouradi, R. S., Massin, P., Bocquet, M., Farchi, A., Cheng, S. & Armand, P., 1 mars 2026, Dans: Air Quality, Atmosphere and Health. 19, 3, 38.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Development of an offline and online hybrid model for the Integrated Forecasting System
Farchi, A., Chrust, M., Bocquet, M. & Bonavita, M., 1 avr. 2025, Dans: Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 151, 768, e4934.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Four-dimensional variational data assimilation with a sea-ice thickness emulator
Durand, C., Finn, T. S., Farchi, A., Bocquet, M., Brajard, J. & Bertino, L., 12 nov. 2025, Dans: Cryosphere. 19, 11, p. 5613-5637 25 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Inverse Modelling for the Atmospheric Dispersion of Large-Scale Urban Smoke Plumes
Launay, E., Hergault, V., Bocquet, M., Brazidec, J. D. L. & Roustan, Y., 1 janv. 2025, Air Pollution Modeling and Its Application XXIX. Mensink, C., Mathur, R. & Arunachalam, S. (eds.). Springer Science and Business Media B.V., p. 319-325 7 p. (Springer Proceedings in Complexity).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs
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Learning physically interpretable deep networks from reanalysis data for medium-term regional PM2.5 forecasts
Zhu, M., Wu, L., Bocquet, M., Cao, J., Kong, L., Zhang, S., Cao, W., Tang, X., Su, H., Zhu, J. & Wang, Z., 1 août 2025, Dans: Environmental Research Letters. 20, 8, 084032.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Machine learning for modelling unstructured grid data in computational physics: A review
Cheng, S., Bocquet, M., Ding, W., Finn, T. S., Fu, R., Fu, J., Guo, Y., Johnson, E., Li, S., Liu, C., Moro, E. N., Pan, J., Piggott, M., Quilodran, C., Sharma, P., Wang, K., Xiao, D., Xue, X., Zeng, Y. & Zhang, M. & 3 autres, , 1 nov. 2025, Dans: Information Fusion. 123, 103255.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Probabilistic Data Assimilation for Ensemble Distribution Projections With Generative Machine Learning: A Lorenz ’96 Proof-of-Concept
Li, S., Zheng, T., Farchi, A., Bocquet, M. & Gentine, P., 28 juin 2025, Dans: Geophysical Research Letters. 52, 12, e2024GL112523.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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